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El aprendizaje profundo aplicado a la salud representa un enfoque transformador para aprovechar grandes volúmenes de datos médicos con el fin de mejorar los resultados de los pacientes, agilizar los procesos sanitarios y avanzar en la investigación médica. Mediante la utilización de redes neuronales profundas, un subconjunto de la inteligencia artificial, para analizar conjuntos de datos médicos complejos, como historias clínicas electrónicas, imágenes médicas y datos genómicos, los investigadores y profesionales sanitarios pueden extraer información valiosa que antes era inaccesible. Los modelos de aprendizaje profundo pueden ayudar en el diagnóstico y pronóstico de enfermedades, predecir respuestas a tratamientos, identificar patrones y tendencias en los datos de salud de la población e incluso ayudar en el descubrimiento y desarrollo de fármacos. Además, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden mejorar las técnicas de imagen médica automatizando la interpretación de imágenes, permitiendo la detección precoz de enfermedades y mejorando la precisión de los diagnósticos.